【摘 要】
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Halo-based Galaxy Group Finder（HGGF）是一种有效的星系分组算法,它根据星系的空间位置、红移、质量等多种属性将星系分组,从而为星系组的形成与演化研究提供重要依据。但是,
【机 构】
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上海交通大学高性能计算中心,NVIDIA
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFB0201400,2016YFB0201800）, 日本学术振兴会JSPS的RONPAKU项目, 上海交通大学SMC-晨星青年学者奖励计划资助
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Halo-based Galaxy Group Finder（HGGF）是一种有效的星系分组算法,它根据星系的空间位置、红移、质量等多种属性将星系分组,从而为星系组的形成与演化研究提供重要依据。但是,算法当前的OpenMP实现版本仅能利用单节点提供的资源,在大规模星系分组问题上的应用受到限制。一种优化思路是采用多机并行,使其可以利用更多资源来解决更大规模的星系分组问题,并缩短执行时间。因此,有必要对算法重新进行设计与实现。实现此目标的一大挑战是程序中存在大量半随机性远端内存访问,其在多机并行环境下会对性能
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